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1.瑞士清洁科技公司Librec开发废旧锂离子电池回收技术，可回收电池90%的原材料 | 瑞士创新100强
实现钴、锂、镍、铜、铝、锰、电解质、电子元件、外壳组件甚至石墨等原材料的回收，并将其重新投入新电池生产。
图源Librec官网
钛媒体APP注：瑞士连续12年全球创新指数竞争力排名第一，是全球重要的创新策源地，也是中国首个创新战略伙伴关系国，在创新发展和科技金融领域与中国具有极佳互补性。
由Venturelab主办的“瑞士创新100强”，汇聚了最佳“瑞士制造”的初创及成长期科技创新企业，是瑞士最具国际影响力的创新生态标杆。自2011年以来，该榜单每年在瑞士全国范围内评选出100家最具开创性和市场前景的瑞士创新企业和25家最具独角兽潜力的瑞士成长期企业，覆盖生命科学、工程机械、机器人、信息通信、低碳科技、食品科技等领域，今年更是新上榜了41家企业。
为了全方位展示和介绍瑞士最前沿的创新科技，钛媒体APP与Venturelab的中国授权合作方以明科技（InsightTech），合作推出《瑞士创新100强》专题，全面展示瑞士先锋科创生态的全景。
本文为专栏第80期，介绍的Librec是2023年《瑞士创新100强》上榜企业，其致力于回收电动汽车中的大型锂电池。
瑞士清洁科技公司Librec成立于2021年，该公司研发了一种先进的废旧锂离子电池回收工艺，能达到90%的原材料回收率，可回收包括钴、锂、镍、铜、铝、锰、电解质、电子元件、外壳组件甚至石墨等原材料，并将其重新投入新电池生产，实现锂电池回收的闭环。
Librec的总部位于瑞士索洛图恩，Jodok Reinhardt是公司的首席执行官。
图源Startup
随着欧洲电动汽车数量的迅速增长，废旧电池的数量也在不断增加。预计到2030年，欧洲每年将有60万吨的电池材料和电池需要回收，到2040年这一数字将增至250万吨。
目前的锂离子电池回收技术十分有限，回收方式仍以填埋为主。但是填埋无法实现完全拆解电池来回收所有生产材料，导致电池内的活性金属被浪费，材料回收率低下。且填埋难以处理电池内的重金属，极易对当地环境造成严重污染。此外，回收工艺的高成本和低经济效益也阻碍了回收产业的规模化发展。
针对锂离子电池回收问题，欧盟正计划对电池内的重要金属实行强制回收率，而市场也迫切需要一种更加高效、低成本且环保的回收工艺来提高回收率与效益。
图源Startup
Librec研发了一种先进的废旧锂离子电池回收工艺，能达到90%的原材料回收率，可回收包括钴、锂、镍、铜、铝、锰、电解质、电子元件、外壳组件甚至石墨等原材料，并将其重新投入新电池生产，实现锂电池回收的闭环。
Librec的回收工艺包含一整套复杂而综合的技术。电池拆解方面，Librec使用最新算法、部分自动化和精益技术对电池进行特性分析、放电和拆解，提高了电池拆解效率。材料回收方面，凭借独立的破碎、干燥、分馏和制备工艺，Librec能够从涂层开始回收电池所含各类生产材料。如通过蒸发和冷凝电解质中的溶剂，将电解质分解成各种成分，实现有效回收；或通过去除粘合剂，将石墨从活性材料中分离出来完成回收。
基于这一整体工艺，Librec能实现锂离子电池几乎所有有价值的原材料的回收，包括钴、镍、锂、锰、铜、铝、电解质和石墨等材料，以及电池的外壳组件和电子元件，材料回收率高达90%。无论是不合规的次品电池，还是超出使用周期的废旧电池，Librec都能进行回收。且所有回收的原材料都会重新投入新电池的生产，这些新电池又可用于市政车辆等轻型车辆，或光伏发电、电网峰值负荷分流、备用电源等储能场景，实现锂离子电池回收的闭环。
与开采原材料来生产新电池相比，回收利用一吨电池可减少约4.5吨二氧化碳排放，Librec的回收工艺还能进一步为生产1吨电池减少3.5吨二氧化碳排放，以最小的二氧化碳足迹实现最高的回收率。此外，Librec的回收过程既不熔化也不燃烧任何材料，实现了自身回收过程零排放。通过完全回收和利用废旧电池内的剩余电量，再配合自有的太阳能发电，Librec自身工艺所需的一半能耗也都实现了零排放。
为了以最少的物流能耗实现最充分的电池回收，Librec建立了覆盖全欧洲的回收网络。Librec在节点城市建有综合回收工厂，该工厂可满足方圆600至700公里的回收需求。工厂提供完整的电池回收服务，包括从汽车上拆卸电池、放电、“闭环”回收电池以及测试新电池等。通过建设回收点和综合回收工厂网络，Librec避免了危险且昂贵的电池回收运输；通过完全回收所有组件材料，Librec工厂的运营成本又比任何其他回收工厂降低了40%。
目前，Librec已在瑞士建造了一座回收工厂，其年回收能力为8000吨。同时，Librec积极在波兰、德国、意大利和西班牙建设工厂，预计到2026年，Librec在欧洲的年回收能力将达到20万吨。
2021年，Librec完成了300万瑞士法郎的种子轮融资，并获得了Innosuisse提供的100万瑞士法郎非稀释性资助。2023年，Librec又完成了一轮数百万瑞士法郎的融资。Librec将进一步提升其电池回收工艺并扩展其业务，促进锂离子电池的循环使用，推动汽车及能源行业的可持续发展。
2.脑机接口大消息 马斯克的脑机接口公司或迎新进展
6月，马斯克的脑机接口公司或迎新进展！
据媒体报道，美国食品药品监督管理局（FDA）已经批准了马斯克的脑机接口公司Neuralink的申请，允许其将脑机芯片植入第二位受试者脑内。
同时，FDA批准了该公司针对首位受试者出现问题提出的修复方案，方案包括将该设备的部分超细导线更深地植入大脑，以规避线头脱落等。
有关专家表示，上述修复方案可能面临新问题，即导线脱落或需要移除设备的情况下，受试者脑组织可能会受损。
知情人士称，Neuralink希望于今年6月为第二名受试者植入脑机接口设备，并在2024年内为总共10名患者植入该设备。目前已有1000多名瘫痪患者在该公司的登记表上登记，但并不全部符合研究条件。
Neuralink方面表示，目前，其工作的重点是将光标控制性能提升到与健全人相同的水平，并将功能扩展到文本输入。未来，公司计划将设备功能扩展到物理世界，以实现对机械臂、轮椅和其他技术的控制，提高四肢瘫痪患者的独立性。
公开资料显示，2016年马斯克成立Neuralink，旨在短期内帮助患有瘫痪和神经系统疾病的人，并从长远来看降低人工智能对人类的风险。该公司使命为开发治疗各种脑部相关疾病的脑机接口，最终目标为创建一个能够更紧密地连接生物和人工智能的全脑接口。
回望Neuralink的发展情况，2020年，Neuralink公布了硬币大小、电池供电的N1芯片植入计划；2021年4月，Neuralink演示了一只植入设备的猴子玩“乒乓”游戏的视频；2023年5月，FDA批准Neuralink设备进行人体试验，该公司启动首个人体临床研究；2024年1月，马斯克表示Neuralink已完成首例人类大脑设备植入手术。
今年2月21日，马斯克在社交平台X上的Spaces活动中透露，Neuralink的首位人类受试者“似乎已完全康复，并能仅凭思维在电脑屏幕上移动鼠标”。
“脑机接口是一种新兴的颠覆性技术，其终极目标是让硅基器件和碳基生命有机融合，实现生命进化的新形式和新高度，掀起新一轮的技术浪潮。”中国科学院院士、神经科学家张旭曾表示。
记者采访有关专家了解到，脑机接口技术已经有很多应用场景，在医疗级和消费级的场景中有许多想象空间。例如，在康复领域，脑机控制神经介入肌肉刺激进入临床阶段后取得了良好效果。
此外，脑机接口在精神心理健康领域应用空间广泛。通过植入脑机芯片，医生可以更加精准地找到老年痴呆、抑郁症、毒品成瘾等需要干预的靶点，从而对患者进行干预治疗。
中国科学院上海微系统所副所长、脑虎科技创始人兼首席科学家陶虎表示，脑机接口是一项有望把人类大脑发挥到极致的技术，未来相关公司可以尝试做两件事：把患者变回正常状态；把正常人变成超人。
延伸阅读：
我国科学家研发出低功耗类脑芯片
图为类脑神经形态系统级芯片Speck（中国科学院自动化研究所供图）
记者从中国科学院自动化研究所获悉，该所一研究团队与其他单位合作设计了新型类脑神经形态系统级芯片Speck，展示了神经形态计算在融合高抽象层次大脑机制时的天然优势，相关研究日前在线发表于国际学术期刊《自然·通讯》。
“人脑是非常复杂庞大的神经网络系统，总功耗仅为20瓦，远小于现有的人工智能系统。”中国科学院自动化研究所研究员李国齐说，因此，在算力比拼加速、能耗日益攀升的当下，借鉴人脑的低功耗特性发展新型智能计算系统成为极具潜力的方向。
人脑中的一个重要功能是根据外界刺激的重要程度，动态分配其有限的注意力资源，重要的刺激往往会获得更多的关注，这被称为注意力机制。该研究提出了“神经形态动态计算”的概念，将人脑中的高抽象层次注意力机制应用于类脑芯片设计，进一步挖掘了类脑芯片在性能和能效上的潜力。
李国齐表示，Speck是在一块芯片上集成了动态视觉传感器和神经形态芯片，具有极低的静息功耗。典型视觉场景任务功耗可低至0.7毫瓦，为人工智能应用提供了高能效、低延迟和低功耗的类脑智能解决方案。
3.学而思学习机智能助手“小思伴学”2.0：新增作业模式、圈圈学、AI口语分级练等功能
5月30日，学而思学习机宣布，内置智能助手“小思”正式全新升级，新增了作业模式、圈圈学、AI口语分级练、小思对话等AI功能。
在30日晚的线上发布直播中，学而思学习机负责人赵璞铮介绍了全新升级后的小思伴学2.0的各项功能，并表示：“相比学习机内置的课程资源和精准学等功能，小思的价值很容易被忽略，但其实小思已经成为学习机不能错过的宝藏功能，相信小思能帮家长减轻辅导负担，陪伴‘AI原住民’一代孩子的学习和成长。”
值得注意的是，学而思学习机全产品线已经围绕新课标进行全面内容升级，匹配“小思伴学”智能助手，将让孩子自主学习的过程更高效、有趣。
小思作业模式：构建专注学习的“虚拟书桌”
针对作业的痛点，“小思作业模式”围绕作业场景全新升级，整体思路类似构建一张“虚拟书桌”，核心是希望孩子在学习时保持专注，从而提高写作业的效率。
赵璞铮讲到，“做作业”这件事往往占据了孩子们每天非常多的课后时间，“辅导作业鸡飞狗跳”也是很多家庭的痛点。学而思对“做作业”的过程和难点做了非常多的研究，发现“假思考、不专注”是很重要的原因，孩子一写作业，注意力就特别容易被其他事情吸引。
根据介绍，小思作业模式有多样化的作业布置方式，可以自己拍照添加，也可以喊家长通过家长端添加；在开始写作业之后，会有任务计时、背景轻音乐。写完之后，可以拍照提交作业，同步到家长端。
除了专注场景，作业模式还提供了多款实用工具。如果写作业过程中遇到不懂的问题，随时可以呼唤“小思小思”，比如不认识的字和单词，小思可以给出提示，如果数学题不会，小思会给出思路引导并进行主动提问，帮助孩子解决问题。听写背诵、口算批改等原本需要家长参与的任务，小思也可以轻松完成。
（小思作业模式学习机端界面）
而在家长端，则有视频伴学、作业报告分析等多项功能，让家长实现远程伴学，帮助留守儿童、老人带娃、父母工作繁忙孩子独立学习的家庭获得更高质量的教育与陪伴。
赵璞铮表示，“孩子们的时间是最宝贵的，如果我们通过专业的作业模式，能够帮助孩子每天在做作业上节省出10分钟，那将非常非常有价值”。
“哪里不会圈哪里”，渐进式AI口语对话
除了作业模式，小思伴学还新增了“小思圈圈学”功能和AI口语分级练。
“小思圈圈学”是学而思学习机开发的创新式屏上答疑方案，随时随手一圈识别，即可实现数学题目思路指引、英语翻译、生字讲解等，即刻答疑解惑。比起较为常见的点查功能，“小思圈圈学”能够覆盖的范围更广。点查通常只能查字、查词，而“小思圈圈学”可以圈整道题目、整个段落，因此在阅读场景、练习场景中都能够便捷应用。
“哪里不会圈哪里”，赵璞铮说：“这一创新便捷的屏上交互方式，配合学而思学习机‘智慧眼’的屏下识别交互，学而思学习机将给用户更全面、更灵活的交互使用体验。”
（小思圈圈学）
“AI口语分级练”是基于大语言模型的英语口语练习功能。大语言模型天然适合对话场景，越来越多的教育产品提供英语口语练习功能，学而思学习机的“AI口语分级练”则更匹配孩子的学情。
赵璞铮说，2024年可以说是“智能学习元年”，自新一代人工智能问世以来，AI口语练习的应用已经有很多。但目前市面上的一些AI对话产品，对于学龄孩子来说存在缺少明确目标、不知深浅、持续性比较弱等问题。
小思AI口语分级练充分考虑学龄孩子的具体学情，独创渐进式AI口语对话，并让AI人设具备更强的亲和力，解决孩子开口难、不爱说的问题。
同时，根据新课标要求，筛选出适合学生练习的主题话题，参考权威剑桥系列考试口语标准，分层次组织成阶梯内容体系，让孩子聊得下去、聊完有收获。根据上线前的测试，孩子使用同类应用平均持续对话的轮次大约为3轮，但使用小思AI口语分级练的对话轮次达到了17轮。
（小思AI口语分级练）
多维度“智能伴学”：能识别情绪、支持连续式话题问题
赵璞铮介绍，除了上述三项重磅功能升级，小思还有很多看起来细小的改变，却能明显提升学习和使用体验。
一方面是“小思建议”，能根据每个孩子的学习行为记录，包括做过的题、看过的课、每次语音互动等，来提出个性化的学习建议。这些建议遵循艾宾浩斯遗忘曲线，并且背后有包含动机、能力、提示三大版块的行为模型，来引导孩子在恰当的时间进行恰当的学习，自驱养成好习惯。
另一方面是“小思对话”的全方位升级，全线升级后的小思对话支持连续式话题问题，并上新了记忆式系统，昨天聊过的话题，今天仍可触发后续对话，让孩子真的感受到小思的持续陪伴和情感支持。
小思还新增了情绪识别系统和科学育儿模块，可以根据孩子提问的声音、状态，识别孩子当下情绪属于开心、害怕、悲伤还是生气，并给予对应语气回应。比如，如果孩子提问时是窃窃私语，小思也会窃窃私语式回答;如果孩子当下情绪比较激动，小思会安慰式询问发生了什么。
在此基础上，小思会通过对话记录，挖掘孩子兴趣、发现其优势，在家长端提供成长报告和养育建议。家长可以了解到孩子的学练行为，如学了几个知识点，查了多少字词，背诵了几遍课文;还可以识别孩子的优势潜力，如学习欲、责任心、沟通;更能关注到孩子的情绪变化，发现孩子的兴趣版块。家长不时刻陪在孩子身边，也不错过孩子微小的成长和变化。
小思为家长提供的成长报告和建议
赵璞铮说，自2023年12月学而思旗舰学习机问世以来，学习机里的“小思”已陪伴许多孩子接近半年的时间，“小思对话”平均每天与每个孩子互动7次。
作为一款教育智能硬件，学习机智能助手“小思”可以说是学而思学习机的灵魂，而内容资源则是学而思学习机的核心，二者结合，将为孩子自主学习带来更大的潜力。
